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Enregistrement W2943487479 · doi:10.2196/12550

A Peer-Led Electronic Mental Health Recovery App in a Community-Based Public Mental Health Service: Pilot Trial

2019· article· en· W2943487479 sur OpenAlexvenueno aff
Amelia Gulliver, Michelle Banfield, Alyssa R. Morse, Julia Reynolds, Sarah Miller, Connie Galati

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrongMenzies School of Health Research
Mots-clésMental healthPsychological interventionPeer supportMental health serviceMobile appsWork (physics)PsychologyInternet privacyService (business)Medical educationNursingMedicineBusinessPsychiatryWorld Wide WebComputer scienceEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is an increasing need for peer workers (people with lived experience of mental health problems who support others) to work alongside consumers to improve recovery and outcomes. In addition, new forms of technology (tablet or mobile apps) can deliver services in an engaging and innovative way. However, there is a need to evaluate interventions in real-world settings. OBJECTIVE: This exploratory proof-of-concept study aimed to determine if a peer worker-led electronic mental health (e-mental health) recovery program is a feasible, acceptable, and effective adjunct to usual care for people with moderate-to-severe mental illness. METHODS: Overall, 6 consumers and 5 health service staff participated in the evaluation of a peer-led recovery app delivered at a community-based public mental health service. The peer worker and other health professional staff invited attendees at the drop-in medication clinics to participate in the trial during June to August 2017. Following the intervention period, participants were also invited by the peer worker to complete the evaluation in a separate room with the researcher. Consumers were explicitly informed that participation in the research evaluation was entirely voluntary. Consumer evaluation measures at postintervention included recovery and views on the acceptability of the program and its delivery. Interviews with staff focused on the acceptability and feasibility of the app itself and integrating a peer worker into the health care service. RESULTS: Consumer recruitment in the research component of the study (n=6) fell substantially short of the target number of participants (n=30). However, from those who participated, both staff and consumers were highly satisfied with the peer worker and somewhat satisfied with the app. Health care staff overall believed that the addition of the peer worker was highly beneficial to both the consumers and staff. CONCLUSIONS: The preliminary findings from this proof-of-concept pilot study suggest that a peer-led program may be a feasible and acceptable method of working on recovery in this population. However, the e-mental health program did not appear feasible in this setting. In addition, recruitment was challenging in this particular group, and it is important to note that these study findings may not be generalizable. Despite this, ensuring familiarity of technology in the target population before implementing e-mental health interventions is likely to be of benefit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,335
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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